Sooline kallutatus näoilmete äratundmisel

Nimi
Artem Domnich
Kokkuvõte
Tehisintellekti kiire areng toob välja mitmeid kitsaskohti ühiskonnas. Kuna algoritme treenitakse inimestelt kogutud andmete pealt, siis võtavad need üle ka inimeste eelarvamused ning hoiakud. Selle tulemusena on kasvanud huvi vastutustundliku ja põhjendatava tehisintellekti vastu. Näoilmete tuvastus mängib olulist rolli nii inimestevahelises kui inimese-masina vahelises suhtluses. Viimastel aastatel on näoilmete tuvastamise täpsus hüppeliselt paranenud tänu sügavate närvivõrkude kasutuselevõtule. Käesolevas töös uuritakse sügavate närvivõrkude soolist kallutatust näoilmete tuvastamisel. Selleks treeniti kuus erinevat närvivõrku ning analüüsiti nende väljundit soolise kallutatuse osas vastavalt kolmele erinevale õigluse definitsioonile. Tulemused näitavad, millised mudelid on sooliselt kallutatud ja millised mitte, ning kuidas sugu mõjutab näoilmete tuvastust. Rohkem kallutatud närvivõrgud näitasid suuremat erinevust meeste ja naiste näoilmete tuvastuse täpsuses testandmestikul. Sarnaseid tulemusi andis ka pärispositiivsete ja valepositiivsete analüüs. Samuti võimaldas tehtud analüüs hinnata, millised näoilmed on paremini tuvastatavad meeste või naiste puhul. Kuna kallutatus näoilmete tuvastamisel on seni veel vähe uuritud valdkond, siis on väga mitmekülgsed võimalused antud teadustöö jätkamiseks, kas siis analüüsides uuemaid näoilme tuvastamise meetodeid või analoogilise kallutatuse analüüsimine teistes valdkondades.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Prof. Gholamreza Anbarjafari
Kaitsmise aasta
2021
 
PDF